完全分布式（数据分片、故障自恢复)

底层使用HDFS(存储计算分离)。

MySQL:运维简单(组件少)、延时低(访问路径短)

HBase:扩展性好、内置容错恢复与数据冗余

HBase原生没有sQL引擎(无法使用sQL访问，使用APlI)，云HBase增强版(Lindorm)及开源Phoenix均提供sQL能力

HBase使用LSM(Log-Structure Merge)树，,Innodb使用B 树。

MySQL:读写均衡、存在空间碎片

HBase:侧重于写、存储紧凑无浪费、Io放大、数据导入能力强

从磁盘读数据是以页为单位，根据这个特点使用平衡多路查找树

B 树的非叶子节点存放索引，叶子节点存放数据

非叶子节点能够存放更多的索引，树的高度更低

叶子节点通过指针相连，有利于区间查询

叶子节点和根节点的距离基本相同，查找的效率稳定

数据插入导致叶子节点分裂，最终导致逻辑连续的数据存放到不同物理磁盘块位置，导致区间查询效率下降

LSM（Log-Structured Merge），LevelDB，RocksDB，HBase，Cassandra等都是基于LSM结构

HDD，SSD顺序读写的速度都高于随机读写，写入日志就是顺序写

WAL，memtable，sstable

有利于写，不利于读，先从memtable查找，再到磁盘所有的sstable文件查找

Compaction的目的是减少sstable文件数量，缓解读放大的问题，加速查找可以对sstable文件使用布隆过滤器

Compaction策略

STCS（SIze-Tiered Compaction Strategy）空间放大和读放大问题

LCS（Leveled Compaction Strategy）写放大问题

Compaction会引入写放大问题，在Value较大时采用KV分离存储缓解写放大

写操作多于读操作时，LSM树有更好的性能，因为随着insert操作，为了维护B 树结构，节点分裂。读磁盘的随机读写概率会变大，性能会逐渐减弱。LSM树相比于B 树，多次单页随机写变成一次多页随机写,复用了磁盘寻道时间，极大提高写性能。不过付出代价就是放弃部分读性能。
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相同之处:数据以表的模型进行逻辑组织，应用对数据进行增删改查

不同之处:MySQL的SQL功能更丰富:事务能力更强，HBase既可以用APIl进行更灵活、性能更好的访问，也可以借助Phoenix使用标准sQL访问;只支持单行事务

MySQL:一般可独立满足在线应用的数据存储需求，或者与少量组件配合(如缓存、分库中间件)

HBase:一般需要和较多大数据组件一起配合完成应用场景，场景架构的设计、实施存在较大的挑战

感谢阅读，希望对你有所帮助 :)
来源：blog.csdn.net/weixin_41605937/
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